趋近智
多模态人工智能介绍
章节 1: 什么是多模态人工智能？
人工智能：简要概述
理解数据模态：文本、图像、音频
多模态AI的界定：处理多样数据
结合多种模态的益处
多模态AI与单模态AI：主要区别
多模态系统示例
多模态AI的主要难点
一个多模态任务示例：生成图像描述
练习：识别常见技术中的模态
章节 2: 多模态系统的数据预备
文本数据表示：从字符到意义
图像数据表示：像素、特征与结构
音频数据表示：声波到数字信号
视频数据：图像与声音的序列
不同数据类型的基本预处理
多源数据对齐
跨模态信息比较
动手实践：观察数据格式
章节 3: 模态整合方法
多模态整合的方法：早期、中期、晚期
早期整合：在输入阶段结合数据
中间层次的合并：已处理特征的整合
晚期融合：组合独立预测结果
共享表示：学习共同特征
协调表示：模态间映射
多模态学习的基本架构
注意力机制简介：集中于相关信息
实践：图示结合方法
章节 4: 多模态AI模型的组成部分
从文本数据中提取特征
从图像数据中提取特征
从音频数据中提取特征
用于多模态任务的简单神经网络层
衡量性能：组合数据的损失函数
多模态系统训练：概述
多模态输出的基础评估指标
动手实践：构思一个简单模型
章节 5: 多模态AI入门应用
图像描述系统：从图像生成文本
视觉问答：通过提问与图片互动
文本到图像生成：根据描述创建视觉内容（简介）
通过视觉信息提升的语音识别 (介绍)
多模态情感分析：从多重线索理解观点
多模态应用中的输入与输出
实践：构思多模态解决方案
从文本数据中提取特征
这部分内容有帮助吗？
- Introduction to Information Retrieval, Christopher D. Manning, Prabhakar Raghavan, and Hinrich Schütze, 2008 (Cambridge University Press) - 详细介绍了词袋模型和TF-IDF等文本表示方法，是文本特征提取的基础。
- Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space, Tomas Mikolov, Kai Chen, Greg Corrado, and Jeffrey Dean, 2013 arXiv preprint arXiv:1301.3781 DOI: 10.48550/arXiv.1301.3781 - 介绍了Word2Vec，这是学习高效高质量分布式词表示的开创性工作。
- GloVe: Global Vectors for Word Representation, Jeffrey Pennington, Richard Socher, Christopher Manning, 2014 Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) (Association for Computational Linguistics) DOI: 10.3115/v1/D14-1162 - 提出了GloVe，一种无监督的学习算法，用于获取捕获全局语料库统计信息的词向量表示。
- Speech and Language Processing: An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition, Daniel Jurafsky and James H. Martin, 2025 - 一本全面的教科书，涵盖了NLP的各个方面，包括经典的文本特征提取和现代的词句嵌入技术（第四版草稿）。